數(shù)據(jù)科學視角下“多元統(tǒng)計分析”課程教學改革探討

鄭國慶 夏強 夏英俊

摘? ? 要：文章面向大數(shù)據(jù)時代統(tǒng)計學科發(fā)展的趨勢，探討了在數(shù)據(jù)科學視角下“多元統(tǒng)計分析”課程教學改革舉措，提出與數(shù)據(jù)科學相互借鑒、相互滲透的頂層設計思路，以及融合統(tǒng)計模型與機器學習算法的教學內(nèi)容組織，從而培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)科學視野的復合型統(tǒng)計分析人才。

關鍵詞：多元統(tǒng)計分析;數(shù)據(jù)科學;頂層設計;教學改革

中圖分類號：G642? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? 文章編號：1002-4107（2022）07-0040-02

“多元統(tǒng)計分析”課程具有較強的理論性及廣泛的應用性，如何教好這門課，讓學生了解多元統(tǒng)計的思想、掌握現(xiàn)代多元統(tǒng)計的方法，并在大數(shù)據(jù)、人工智能蓬勃發(fā)展的新時代熟練應用多元統(tǒng)計知識，是一個值得任課教師深思的課題。

近年來，多位教師從教學理念、時代背景、目標導向等角度進行了有益的探討。例如，以 OBE 理念為指導，從教學目標、教學設計與教學考核評價等方面改進 “多元統(tǒng)計分析”課程教學[1]。瞄準計算機技術的發(fā)展，便于從課堂講授內(nèi)容、案例教學、編程實踐訓練、模型評價與優(yōu)化等多個環(huán)節(jié)進行“多元統(tǒng)計分析”課程教學內(nèi)容與教學方法的改革與實踐[2]。針對“多元統(tǒng)計分析”課程實驗教學的不足，淡化理論教學，注重案例教學并利用前沿的統(tǒng)計軟件 輔助“多元統(tǒng)計分析”課程的教學改革[3]。為突出實驗教學的重要性，將實踐教學融入理論教學，通過實驗課程驗證理論，通過綜合性實驗深化理論教學，運用設計性實驗強化理論和實踐的結合[4]。在課程資源建設方面，有研究提出以學生“學”為中心，以學習成果為導向，設計以學生為中心的課程教學方法，構建以學生為中心的課程學習資源和案例教學策略[5]。這些教學改革實踐為本文工作提供了有益的參考。

隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等信息技術的迅猛發(fā)展，人類社會進入了“第四次工業(yè)革命”的新時代，筆者從事“多元統(tǒng)計分析”課程教學工作多年，深切感受到“多元統(tǒng)計分析”課程應擁抱新時代，與數(shù)據(jù)科學相互借鑒、相互滲透融合，并在教學理念、教學內(nèi)容、教學手段上進行改革創(chuàng)新。

一、“多元統(tǒng)計分析”課程教學改革頂層設計思路

在數(shù)據(jù)科學迅猛發(fā)展的新時代，統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析面臨以下新問題。（1）數(shù)據(jù)規(guī)模。傳統(tǒng)上，統(tǒng)計分析主要處理中小規(guī)模、中低維度的離線數(shù)據(jù)集，大數(shù)據(jù)處理主要面向大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)集，且多為機器或程序自動生成的動態(tài)數(shù)據(jù)。（2）處理原則及方式。傳統(tǒng)上，統(tǒng)計分析依賴于先驗假設，傾向于建立精準的統(tǒng)計模型，并強調(diào)統(tǒng)計模型的合理性和擬合度。大數(shù)據(jù)處理則強調(diào)對流數(shù)據(jù)的實時處理，以及擴展性好、復雜度低的快速近似模型及算法，更看重模型的泛化能力和應用效果。另外，對高維數(shù)據(jù)，一般還需要進行特征工程及降維等預處理。

國內(nèi)“多元統(tǒng)計分析”課程比較注重教授數(shù)理統(tǒng)計的基礎知識，突出統(tǒng)計建模的科學性和可解釋性，然而，傳統(tǒng)的統(tǒng)計理論與方法難以應對當今對海量數(shù)據(jù)的實時處理和可擴展需求。筆者提出“以時代發(fā)展為導向、以學生為本、以融合創(chuàng)新為抓手”的教學理念，以期對“多元統(tǒng)計分析”課程教學改革進行頂層設計。

（一）順應時代需求

樹立“以時代發(fā)展為導向、以學生為本、以融合創(chuàng)新為抓手”的教學理念，在課程介紹的時候引入大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學、機器學習等概念，讓學生一窺數(shù)據(jù)科學前沿及統(tǒng)計分析的定位。例如，在當今信息化時代，大多數(shù)學生對于統(tǒng)計學習、機器學習、人工智能等數(shù)據(jù)科學中相關部分知識特別感興趣，可以因勢利導地在教學過程中講解多元統(tǒng)計方法與這些熱點技術之間的聯(lián)系與區(qū)別，讓學生認識到人工智能是計算機科學的一個子領域，統(tǒng)計學習和機器學習都是人工智能的實現(xiàn)方法。

（二）引導學生主導學習

進一步豐富課程考核體系和評價標準，并鼓勵學生積極主動地融入課堂，允許學生自由組成3～5人的小組，并以小組答辯的形式完成課程實驗報告;引導學生參與教學內(nèi)容相關的課外活動，進一步鍛煉學生的學習、思考、動手、協(xié)作和表達能力。這些都將對學生就業(yè)和進一步專業(yè)學習深造帶來正向影響。

二、融合統(tǒng)計模型與機器學習算法的教學內(nèi)容組織

在“多元統(tǒng)計分析”課程教學改革中，許多研究人員提出了要加強統(tǒng)計方法應用的教學，強調(diào)要“學以致用”，并引入統(tǒng)計軟件，以及編程語言等內(nèi)容 [3-4]，但仍局限于這些統(tǒng)計軟件或編程技術在傳統(tǒng)多元統(tǒng)計模型與方法中的使用。筆者基于“以時代發(fā)展為導向”的理念，補充了機器學習相關模型與算法，讓學生得以對某類問題的解決方法一窺全貌。例如，筆者在講授“判別分析”單元時，會指出“判別分析”要解決的問題在信號分析課程中一般稱為“模式識別”問題，在數(shù)據(jù)挖掘課程中一般稱為“分類”問題，而在機器學習課程中一般稱為“有監(jiān)督學習”問題。針對不同的學科領域一般采用的處理方法有參數(shù)辨識方法、決策樹方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、貝葉斯網(wǎng)絡方法、K近鄰方法、支持向量機以及集成學習方法等。當然，限于學時，只能簡單介紹一下這些方法的背景、特點、適用性、應用案例及性能以及可擴展性等。與此同時，推薦相關的課外學習資料，鼓勵學有余力或感興趣的學生課后深入探索。又比如，在講授“系統(tǒng)聚類法”單元的時候，會指出“系統(tǒng)聚類法”是數(shù)據(jù)挖掘課程里“聚類”方法或者機器學習課程里“無監(jiān)督學習”的其中一種，其他常用的聚類方法還有：K均值方法（基于劃分的聚類方法之一）、密度相連方法（基于密度的聚類方法之一），而系統(tǒng)聚類法本身則是基于層次的聚類方法之一。

通過補充數(shù)據(jù)科學相關課程的相關知識點，力圖為學生勾畫一幅多元統(tǒng)計分析經(jīng)典方法及其相關方法的全景圖，總結數(shù)據(jù)科學過程和最重要的機器學習算法，讓學生可以全面了解數(shù)據(jù)科學應用過程以及數(shù)據(jù)科學的技術進展，并能針對具體問題選擇正確的模型和方法。460ED1CE-73B4-4421-99C0-3F730659FA94

三、豐富完善課程實驗和課程考核體系

針對“多元統(tǒng)計分析”課程教學改革，許多學者雖討論了如何強化實踐教學環(huán)節(jié)、強調(diào)了案例教學[2-3，5]、引入數(shù)據(jù)科學方面的競賽題目，完善教學考核評價體系等舉措[1-2]，但較少涉及學生團隊精神及協(xié)作能力的培養(yǎng)，學生的實踐也并未真正地走出課堂。本文基于“以生為本”的理念，在實踐環(huán)節(jié)的設計和實施上充分考慮辯證思維、創(chuàng)新能力以及團隊協(xié)作的鍛煉，讓學生體驗主動學習的樂趣和效果。

（一）設計小組實驗

大量實踐表明，小組合作學習更能突出學生的主體地位，培養(yǎng)其主動參與的意識，在激發(fā)學生求知欲的同時，又為學生提供了一個較為輕松、自主的學習環(huán)境，提高了他們創(chuàng)造思維的能力。在“多元統(tǒng)計分析”課程作業(yè)設計中，首先，可有意識地弱化傳統(tǒng)的理論推導和計算題，補充一些來自實際應用的、數(shù)據(jù)量比較大的數(shù)據(jù)分析題。這些題通常需要教師進行缺失值、離群點甚至標簽錯誤之類的預處理。其次，針對一些探索性數(shù)據(jù)分析及必要的特征工程，在確定合適的模型及算法后再進行大量的模型驗證和模型測試。最后，進行可視化工作，把模型結果和結論一目了然地展現(xiàn)出來。學生可以按興趣匹配度和知識互補性自由組隊并進行分工，但每隊限制在3～5人。

（二）鼓勵學生參與學科競賽

近年來，國內(nèi)涌現(xiàn)了大量優(yōu)秀的數(shù)學建模、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)和智能計算競賽平臺，如中國工業(yè)與應用數(shù)學學會主辦的全國大學生數(shù)學建模競賽、中國計算機學會主辦的大數(shù)據(jù)與智能計算競賽、全國統(tǒng)計教學會主辦的全國大學生統(tǒng)計建模大賽、阿里巴巴集團主辦的天池大數(shù)據(jù)競賽等。很多競賽題目均來自企業(yè)界的實際問題。這些競賽活動對學生了解企業(yè)需求與實際應用、增強業(yè)務理解與建模等綜合能力的提高有極大地幫助。經(jīng)過課堂小組實驗鍛煉，學生對這些競賽的內(nèi)容及形式不再陌生。

（三）引導學生投身“雙創(chuàng)”

我國正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型關鍵時期，以創(chuàng)新謀發(fā)展是必由之路。政府也號召“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”，從早期的大學生挑戰(zhàn)杯，到現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)+大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽，旨在深化高等教育綜合改革，激發(fā)大學生的創(chuàng)造力，培養(yǎng)造就“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的主力軍;推動賽事成果轉(zhuǎn)化，促進“互聯(lián)網(wǎng)+”新業(yè)態(tài)形成，服務經(jīng)濟提質(zhì)增效升級;以創(chuàng)新引領創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)業(yè)帶動就業(yè)，推動高校畢業(yè)生更高質(zhì)量創(chuàng)業(yè)就業(yè)。筆者因勢利導，引導學生利用所學的多元統(tǒng)計分析知識，結合國民經(jīng)濟特定行業(yè)特定領域的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行建模，以此為基礎申報“雙創(chuàng)”課題，投身到“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的時代洪流當中。

四、結論

在大數(shù)據(jù)、人工智能時代，統(tǒng)計學科需要主動擁抱變化，與數(shù)據(jù)科學進行融合，并在教學內(nèi)容、教學手段等方面進行相應的改革，從而培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)科學視野的復合型統(tǒng)計分析人才。經(jīng)過近幾年的實踐，學生在學科視野、知識面、專業(yè)技能、動手能力方面有了較大地提升，更踴躍地參加各種相關競賽活動和課外實踐活動，逐漸成長為社會亟須的畢業(yè)生。

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收稿日期：2022-01-06

作者簡介：鄭國慶（1989—），女，湖南沅江人，華南農(nóng)業(yè)大學數(shù)學與信息學院副教授，主要從事多元統(tǒng)計、生存分析研究。

基金項目：華南農(nóng)業(yè)大學2019校級質(zhì)量工程“統(tǒng)計學”（5600-K19179）460ED1CE-73B4-4421-99C0-3F730659FA94